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| 基于高阶逻辑的复杂结构数据半监督聚类 | |
| 引用本文： | 李琳娜,陈海蕊,王映龙.基于高阶逻辑的复杂结构数据半监督聚类[J].计算机科学,2009,36(9):196-200. |
| 作者姓名： | 李琳娜 陈海蕊 王映龙 |
| 作者单位： | 1. 中国科学技术信息研究所,北京,100038 2. 濮阳职业技术学院,濮阳,457000 3. 江西农业大学软件学院,南昌,330045 |
| 摘 要： | 半监督聚类近年来成为了机器学习和数据挖掘领域的研究热点.目前存在的半监督聚类方法都采用属性-值的知识表示方式.但属性-值语言在表示复杂结构数据时存在很多弊端,而基于高阶逻辑的知识表示语言Escher能较好地表示复杂结构数据.在Fscher的知识表示方式下,首先当先验知识是实例之间的约束信息时,提出了搜索K-Means算法的K个初始质心的方法;其次,时先验知识不完全、能够发现的初始质心的个数,r小于K的情况,提出了搜索其余的K-r个初始质心的算法MSS-KMeans和SMSS-KMeans;最后在复杂结构数据集上,验证了所提算法的可行性.最终的实验结果表明,基于高阶逻辑知识表示方式的丰监督聚类方法要优于基于属性-值语言的半监督聚类方法. |
| 关 键 词： | 高阶逻辑 模板 半监督聚类 复杂结构数据 先验知识 |
| 收稿时间： | 2008/10/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2009/2/27 0:00:00 |
Semi-supervised Clustering of Complex Structured Data Based on Higher-order Logic |
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| LI Lin-n,CHEN Hai-rui,WANG Ying-long.Semi-supervised Clustering of Complex Structured Data Based on Higher-order Logic[J].Computer Science,2009,36(9):196-200. | |
| Authors: | LI Lin-n CHEN Hai-rui WANG Ying-long |
| Affiliation: | Information Institute of Science and Technology Chinese;Beijing 100038;China;Puyang Vocational and Technical Colledge;Puyang 457000;China;College of Software;Jiangxi Agriculture University;Nanchang 330045;China |
| Abstract: | Semi-supervised clustering algorithms have recently received a significant amount of attention in the machine learning and data mining of communities.All of current algorithms use attribute-value languages to represent know-ledge.Attribute-value languages have inherent drawback for represent complex structured data.However,knowledge representation language Escher based on higher-order logic,can represent complex structured data.With Escher as knowledge representation formalism,firstly,when prior knowledge i... |
| Keywords: | Higher-order logic Template Semi-supervised clustering Complex structure data Prior knowledge |
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